В области обработки изображений и компьютерного зрения обработка толщины штриха относится к анализу и манипулированию шириной штриха или линии в цифровых изображениях. Этот метод находит применение в различных областях, таких как обработка документов, графический дизайн и искусство. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов обработки толщины штрихов, сопровождаемые примерами кода на Python с использованием библиотеки OpenCV.

1. Пиксельный анализ.
   Простой метод расчета толщины обводки — выполнение пиксельного анализа. Идея состоит в том, чтобы идентифицировать пиксели, представляющие линии или штрихи, и измерить их толщину. Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий этот подход:

import cv2
import numpy as np
def calculate_stroke_thickness(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    thicknesses = []
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        thicknesses.append(w)

    average_thickness = np.mean(thicknesses)
    return average_thickness
# Load and process an image
image = cv2.imread('image.jpg')
stroke_thickness = calculate_stroke_thickness(image)
print("Average stroke thickness:", stroke_thickness)

2. Обнаружение краев.
   Другой подход к обработке толщины обводки заключается в обнаружении краев на изображении. Обнаруживая и анализируя края, мы можем оценить толщину штрихов. Вот пример использования алгоритма обнаружения границ Canny:

import cv2
def calculate_stroke_thickness(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    thickness_map = cv2.distanceTransform(edges, cv2.DIST_L2, 3)
    average_thickness = cv2.mean(thickness_map)[0]
    return average_thickness
# Load and process an image
image = cv2.imread('image.jpg')
stroke_thickness = calculate_stroke_thickness(image)
print("Average stroke thickness:", stroke_thickness)

3. Подход на основе машинного обучения.
   Для обработки толщины штрихов также можно использовать передовые методы, такие как машинное обучение. Обучая модель на наборе данных с аннотированной толщиной штрихов, модель может научиться оценивать толщину штрихов на новых изображениях. Вот упрощенный пример с использованием предварительно обученной модели:

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Load pre-trained stroke thickness estimation model
model = tf.keras.models.load_model('stroke_thickness_model.h5')
def calculate_stroke_thickness(image):
    resized_image = cv2.resize(image, (224, 224))
    normalized_image = resized_image / 255.0
    input_image = np.expand_dims(normalized_image, axis=0)
    predicted_thickness = model.predict(input_image)[0][0]
    return predicted_thickness
# Load and process an image
image = cv2.imread('image.jpg')
stroke_thickness = calculate_stroke_thickness(image)
print("Estimated stroke thickness:", stroke_thickness)

Обработка толщины штрихов — интересная область обработки изображений и компьютерного зрения. В этой статье мы рассмотрели различные методы оценки толщины штриха, включая пиксельный анализ, обнаружение краев и машинное обучение. Эти методы могут быть дополнительно усовершенствованы и адаптированы к конкретным случаям использования. Используя эти методы, разработчики и дизайнеры могут открыть новые возможности в области искусства, графического дизайна и обработки документов.